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OA协同办公系统

提高数据中心效率的方法

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能源使用效率(PUE)已经成为用于测量数据中心电能效率的实际行业标准。然而,虽然PUE指标侧重于数据中心设施组件的能效,但它并未提供IT设备级能效改进的见解。在大多数情况下,提高IT设备的电源使用效率可以最大限度地提高整体的电源使用效率。数据中心经理应该按照五个关键步骤顺序来最大限度地提高效率,以及“步骤0”,一直测量和监测电力使用情况,以便改进。 ..

SAP财务管理系统解决方案

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SCM供应链行业解决方案

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今天,随着网络时代的来临和电子商务浪潮的冲击,供应链管理已被视为企业运营成功的关键。实施供应链管理的企业与战略性供应商共同设计、创造及分享市场供求信息,其运作空间也已无限延伸至企业运营领域之外。..


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人工智能在大数据中心的应用

作者:佚名  来源:网络
导语:随着计算机计算能力越来越强,人工智能的优势才逐渐凸显出来,被广泛用于各行各业中,也包括数据中心。数据中心是计算、网络、存储技术集中的场所,是人工智能最好的试验场,人工智能可以在数据中心里得到最大程度的应用。
随着计算机计算能力越来越强,人工智能的优势才逐渐凸显出来,被广泛用于各行各业中,也包括数据中心。数据中心是计算、网络、存储技术集中的场所,是人工智能最好的试验场,人工智能可以在数据中心里得到最大程度的应用。

1.数据中心运维
 
运维是数据中心技术人员工作的最重要一部分,数据中心里有成千上万台的设备,每台设备每天输出的日志都要上万条,通过人工检查是非常耗时的,不做检查又担心异常告警没有发现,所以很多数据中心设计了一些自动检查的监控平台,根据经验将可以存在隐患的关键字在这些收集的日志中进行搜索,如果有就及时发送给技术人员,进行审核,以便决定下一步如何处理,有些数据中心会将这些日志进行分类,然后只有严重级别的才会发到技术人员手上,这是目前数据中心最为流程的运维方式。显然,这种运维的方式仍然离不开人,最终进行运维管理判断的依然是技术人员。而引入人工智能则不同,通过人工智能技术,可以对这些收集的数据代替技术人员进行分析,可以识别模型,并根据相应模型做出判断,自动下发动作指令,完成自动化运维,整个过程不需要人来参与。使用人工智能技术参与数据中心运维,处理效率高,减少出错的概率,要知道数据中心的故障百分之八十来自于人,人工智能能大大降低人为出错的概率,少犯经验主义的错误。把数据中心运维完全交给人工智能,显然很多数据中心还没有做好这个心理准备,“不放心”阻碍了人工智能技术做运维的工作,不过一百年前人们一定认为飞机是一个不安全的交通工具,而现在飞机已经成为最安全的一种交通工具,人工智能技术还在不断完善,相信迟早有一天我们可以大胆将数据中心交给人工智能来做。
 
2.数据中心里的海量数据
 
数据是数据中心里流淌的血液,是生命之源,对数据中心至关重要。数据中心里的数据是海量的,无序的,但如果我们对这些数据进行一些计算和整理,往往能得到一些意想不到的结果。这就需要用到大数据技术,大数据的技术实际上也是人工智能技术,大数据需要对海量数据进行统计、分析、建模,这些恰都是人工智能技术的范畴。数据是数据中心的一笔最宝贵的财富,善于使用大数据技术挖掘这些数据中的宝藏,将可以为数据中心带来丰厚的利润,绝不能让这些数据躺在数据中心里睡大觉。通过使用人工智能技术将这些数据进行过滤、整理、组建各种模拟模型,以便找出其中具有一定特性的东西,可以说是数据的二次深加工,这些加工后的数据可能会产生巨大的价值,价值的大小取决于数据量大小和大数据技术的优劣,这是数据中心向自己要利润的最好努力方向。
 
3.数据中心网络
 
网络已经成为数据中心里最封闭、最为传统的部分,最需要做出改变和创新的部分。有人将人工智能技术引入到网络改造中来,称之为“知化网络”。“知化网络”具有三个特点:一是感知,网络能够感受到网络内部的流量变化,感受到外部的环境变化;二是知道,不仅能够感受到这些变化,网络同时还能知道这些变化代表了什么意义,应该如何处理;三是知识,通过经验的累积和不断的学习,这些能力最终会转化为网络自身的知识体系,网络能够主动判断和行动、进化更新。人工智能在网络中应用,首先是会将网络的硬件能力与软件控制分离,对外更快地提供标准化服务,实现“灵活网络”。接着,人工智能会将网络具备一定智能,能够完成大部分工作,人只需定义一些规则和标准,这时通过人机协同,网络就能实现个性化的应用。最后,人工智能可以将网络变成能够智能决策,连接泛在的智能设备,提供人性化的服务,这时网络与人或应用将融为一个紧密的整体,网络与智能合二为一。
 
4.数据中心能效
 
数据中心是能耗大户,常常成为绿色环保人士攻击的对象,巨额的电能费用支出已经成为数据中心高速发展的瓶颈,急需采取一定措施。于是很多人开始研究如何降低一个数据中心的PUE数值。PUE反应了一个数据中心整体的能源效率,数值越低越好。但PUE具体如何计算并没有标准可循,可以通过人工智能技术设计PUE的计算方法,通过采集数据中心里的各种运行参数、设备状态、环境等,进行数据建模,最终得出PUE数值,然后再根据PUE反推哪些因素对PUE影响最大,再去优化这些部分,最终目的是降低PUE,同时使数据中心的能效越来越高。很多数据中心虽然声称自己的PUE多么低,而实际能效并不低,采用人工智能技术进行PUE的计算,就是为了能真正降低能耗,提升数据中心运行效率。

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